目前自动驾驶汽车识别主要为摄像头+激光雷达。 通常以扫描形式成像，将前方三维物体转换为二维图像，再通过数据处理，还原为三维成像。 在现实使用中经常出现识别失误，主要是因为无论是摄像头还是激光雷达，扫描前方道路、物体时，相对角度变化很小，几乎是固定识别角度。 固定的识别角度带来的问题是二维数据带来的失真，例如特斯拉6月1日在嘉义的事故，前方侧翻的大货车（静止），摄像头扫描后无法识别立体障碍物，因为固定识别角度分析后更可能是一块铺在地面的钢板。 如果修改为将前方反射异常的静止图像识别为立体障碍物，那么路面的井盖、下雨后的积水反光、铺设的钢板等等都将使汽车紧急刹车，当然不现实。

根本原因在于，仅靠只有一个角度的二维图像数据量不够，还原三维的物体太困难。当识别角度变化足够大（如45度），能够识别的时候，以2米高为障碍物为例，距离物体已经2米以内，根本来不及刹车或避让。

解决办法是在车前方配置一个搭载空中摄像头+激光雷达的民用无人机。距离随汽车速度自动调整，车速越快距离就越远，反之就越近。空中扫描仪固定为3个角度：前后45度，垂直向下90度，共3个扫描角度。 模拟场景： 假设空中摄像头距离行驶中的汽车200米。以嘉义事故为例。 行驶中的汽车在距离侧翻车203米时，飞在汽车前方200米处的空中摄像头与侧翻车距离3米，形成前夹角45度，第1次扫描。 距离侧翻车200米时，空中摄像头位于侧翻车垂直正上方，第2次扫描。 距离侧翻车197米时，空中摄像头已经超过侧翻车3米，形成后夹角45度，第3次扫描。 加上汽车本身固定的摄像头共4个角度扫描完毕，数据处理后还原前方的三维物体，准确率将大大提升，产生质的改变。

普通民用无人机几千元人民币价格相对汽车的整体价格较低，性价比高，技术成熟，可以理解为自动驾驶汽车的必要配件。 544EC0FE62CB52CE2B8B4A7D92D2887CABC511B231538BE95EDDA4A7D32